決定係数（R²）

回帰モデルにおいて、データの変動をどれだけ予測できているかを示す指標。0から1の値を取り、1に近いほど優秀なモデルを意味する。モデルの説明力を表す重要な指標で、回帰分析の結果を解釈する際の基準として広く使用されている。

計算式：
R² = 1 - (残差平方和/全平方和)

解釈：
・1.0：完全な説明
・0.8以上：高い説明力
・0.5-0.8：中程度
・0.5未満：低い説明力
・負値：モデルが平均より劣る

調整済みR²：
変数数の増加に対する補正
過学習の検出に有効

制限事項：
・非線形関係の検出困難
・外れ値に敏感
・変数追加で必ず向上・経済予測モデルの評価
・マーケティング効果分析
・品質管理の要因分析
・不動産価格予測
・学術研究での説明力評価
・売上予測モデル
・製造業の歩留まり予測
・金融リスク評価
・エネルギー消費予測
・気象予測
・医療費予測
・株価分析・scikit-learn r2_score
・statsmodels OLS
・scipy.stats linregress
・seaborn regplot
・Excel分析ツールパック
・R lm() function
・pandas correlation
・matplotlib scatter
・plotly regression・過学習の可能性確認
・調整済みR²との比較
・多重共線性の検討
・残差分析の実施
・ドメイン知識との整合性確認
・外れ値の影響評価
・非線形関係の検討
・クロスバリデーションでの検証